【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能识别，特别是涉及一种基于深度学习和图像处理的建筑屋面光伏板识别方法。
技术介绍
1、实现碳中和、低碳发展是当前全球的共同目标，建筑物的能源消耗占全球能源消耗的很大一部分，通过采因此用低碳建筑和光伏板等可再生能源技术，可以大大降低建筑物的碳排放。现有的深度学习和图像处理技术对建筑平面内构件的识别，主要是基于构件图元所在的图层（即直线、圆弧、园等组成构件的基础绘图元素所在的图层），而建筑屋面上往往构件、设备众多，不同设计师对图层的设计表达又不一致，因此很难仅通过图层精确识别光伏板。
2、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于深度学习和图像处理的建筑屋面光伏板识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习和图像处理的建筑屋面光伏板识别方法，具有精确识别屋面光伏板的优点，并联动建筑信息模型，更好的辅助建筑设计及专业校核。
2、为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术的一种基于深度学...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习和图像处理的建筑屋面光伏板识别方法，其特征在于，识别方法包括：对屋面围合的空间的识别、屋面光伏板及附属设备特征的识别和相关信息抓取；
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习和图像处理的建筑屋面光伏板识别方法，其特征在于，识别方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚政，王骋，叶翔，傅峻迪，何伟东，姚一鸣，王巧敏，石玉蓉，张辉秋，朱嘉鑫，李一帆，
申请(专利权)人：上海华建工程建设咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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